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LLM X/Twitter

4개월 만에 네 번째 Flash — Gemini 3.8의 추론·코딩 도약

Google이 9월 2일 추론·코딩 최강 Flash 모델 Gemini 3.8을 공개했다. 3.7 Flash 출시 3주 만에 나온 후속작으로, Gemini 3.8 Flash와 사이버보안 특화 3.8 Flash Cyber 두 가지 변형이 제공된다.

3일 전 1분 소요 2

#google #gemini #flash

LLM 해커뉴스

Qwen 3.8 27B, 17GB에 담긴 실력보다 더 큰 문제는 ‘과한 생각’

17GB짜리 로컬 모델이 코딩과 비전 작업을 해내자 관심은 성능표보다 ‘얼마나 오래 생각하게 둘 것인가’에 모였다. Qwen 3.8 27B는 소비자 하드웨어에서 강한 결과를 내지만 기본 xhigh 추론 설정이 간단한 요청에도 수만 개 토큰을 쓰는 운영 문제를 드러낸다.

2026년 8월 18일 2분 소요 12

#qwen #local-llm #reasoning

LLM 해커뉴스

Qwen3.8-27B, 27B 로컬 모델의 성능보다 먼저 나온 질문 ‘왜 이렇게 오래 생각하나’

27B 모델이 노트북에서도 까다로운 추론과 코딩을 해냈다는 경험담이 이어졌지만, 관심은 곧 긴 추론 시간과 VRAM 비용으로 옮겨갔다. Qwen3.8-27B의 진짜 시험대는 벤치마크보다 reasoning_effort를 어떻게 다루느냐에 가깝다.

2026년 8월 16일 2분 소요 13

#qwen #local-llm #reasoning

LLM 해커뉴스

AI reasoning 논쟁, chain-of-thought를 믿어도 되는가

235개 댓글의 관심은 “모델이 맞힌 답”보다 “그 답에 붙은 reasoning trace가 실제 이유인지”에 모였다.

2026년 8월 2일 2분 소요 21

#reasoning #chain-of-thought #benchmarks

과학 X/Twitter

Astra가 10개 난제를 Lean 증명서로 검증한 OpenAI의 연구 승부수

OpenAI의 차기 모델 계열 Astra가 수학·이론컴퓨터과학의 장기 미해결 문제 10개에서 새 결과를 냈다. OpenAI는 전체 해법 탐색의 토큰 비용을 Sol API 기준 약 $2,000로 제시했고, 각 결과를 Lean 증명서와 함께 공개했다.

2026년 8월 2일 1분 소요 21

#openai #astra #lean

LLM 뉴스

LLM reasoning, 답을 추론하기보다 기억을 꺼내는 장치일 수 있다는 증거

Google Research는 Gemini-2.5와 Qwen3-32B 실험에서 reasoning이 단순 사실 질문의 회상을 돕는 두 메커니즘을 분리했다. 추가 토큰은 계산 시간을 주고, 관련 사실은 정답 회상을 prime하지만 hallucination이 끼면 정확도가 떨어졌다.

2026년 6월 26일 2분 소요 31

#google-research #reasoning #hallucination

LLM 해커뉴스

GLM-5.2, open weights leaderboard의 새 기준선인가

오픈 weights 모델 경쟁의 논점이 단순 점수에서 비용, reasoning token, 실제 agent 작업 효율로 옮겨갔다.

2026년 6월 18일 1분 소요 36

#glm #open-weights #benchmarks

LLM X/Twitter

Opus 4.8, ARC-AGI-3에서 1.5%·약 $10K로 새 SOTA 기록

ARC Prize가 Opus 4.8을 ARC-AGI-3 새 SOTA로 기록하며 benchmark 경쟁의 기준을 다시 낮은 숫자로 보여줬다. 점수는 1.5%, 비용은 약 $10K로, 향상은 분명하지만 일반 지능과는 아직 거리가 있다.

2026년 6월 3일 1분 소요 40

#anthropic #opus-4-8 #arc-agi

AI X/Twitter

Microsoft MAI 7개 모델, 35B reasoning·5B coding으로 독자 노선 강화

Microsoft AI가 7개 자체 모델을 내놓으며 OpenAI 의존도를 낮추는 경로를 더 구체화했다. 핵심 수치는 MAI-Thinking-1의 35B active parameter, 256K context, AIME 2025 97%, SWE Bench Pro 53%다.

2026년 6월 3일 1분 소요 40

#microsoft #mai #coding

AI 레딧